テックアカデミーのデータサイエンスコースを受講したら転職・就職できるの?

  • データサイエンスコースを受講し終わったら、転職可能なの?
  • また、データサイエンスコースを受講するには、数学・統計学の前知識は必要なの?

 

このような疑問に、エンジニア採用担当も経験済みの現役エンジニアがお答えします。

 

結論から言うと、

努力次第で未経験からデータサイエンティストとしての転職が可能です。

また、データサイエンスコース受講前の数学・統計学の知識は、必要ありません。

 

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この記事では、

  • どのような努力をしたら転職に成功するのか
  • なぜ、数学・統計学の前知識が必要ないのか

解説します。

 

データサイエンスコースを受講したらデータサイエンスとして転職できるの?

筆者は、現役のエンジニアで、ベンチャー企業でエンジニアの採用担当もしています。

エンジニア採用の立場から言うと、未経験から転職できるかはあなたの努力次第です。

 

筆者の経験上、業務未経験のエンジニアも採用していますが、採用される人は人一倍、スキルを「身に付けようとしている人」です。

 

「身に付けようとしている人」とは、業務に差し支えが無い範囲で言うと、

KaggleなどのAIコンペで称号を手に入れる

・良質なポートフォリオを公開している

 

などが該当します。

 

スキルを身につけることに対して前向きな方は、採用されやすいです。

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では、転職するために、具体的にどんな努力をしたらよいか、次の章で解説します。

 

「データサイエンスコース」の受講が終わったらどんな努力をしたら良いの?

 

受講開始~転職活動までの流れは以下のとおりです。

  1. 無料体験、もしくは、無料カウンセリングでテックアカデミーが自分に必要か見極める。
  2. 申し込み
  3. 受講開始
  4. 受講完了
  5. 転職活動
    1. Kaggleなどのコンペに参加して、実際のデータ分析を実施
    2. 学んだことをブログなどで公開
    3. データ分析と平行して企業に応募する

 

転職に向けて、データサイエンスコース受講後どのように努力したら良いか解説します。

データサイエンスの場合は、ポートフォリオとしてWEBシステムを作るよりも、(基礎的な)データ分析ができることをアピールするのが中心になります。

 

具体的な行動としては、Kaggleのコンペに挑戦して、データ分析を実践するのがオススメです。

kaggleで学んだことをブログで公開し、それをポートフォリオにします。

 

ポートフォリオは、未経験からの転職活動ではかなり重視されるので、質の良いポートフィリオを作成します。

 

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※Kaggleは現在コンペで取り組んでいる内容の公開は、コンペ期間中はKaggleの規約違反になるので注意が必要です。
ブログなどで公開したい場合は、コンペ期間が終了してからにしましょう。

 

受講前に数学・統計学の知識は必要なの?

データサイエンスコースでは、「数学・統計学」を基礎から学びます。

テックアカデミーの参加条件において「数学・統計学」の知識については、問われていません。

その結果、「数学・統計学」の前提知識は無くても大丈夫です。

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受講開始後、学習を少しでも楽に進めるという意味では、中学~高校当たりの数学の知識があれば良いです。

 

筆者もKaggleや実務で「数学・統計学」を扱うことがあります。

実務でも、中学~高校当たりの数学の知識があれば、業務を遂行できます。

 

わからないところが出てきたら、ネットの記事、動画、詳しい人に聞くなどして、業務遂行に必要な「数学・統計学」の知識を得ることができています。

 

そのことからも、「データサイエンス」コースを受講する上では、中学~高校当たりの数学の知識があれば良いです。

 

Pythonはできる必要あるの?

データサイエンスのカリキュラムは、プログラミング言語Pythonの基礎ができることが前提です。

Pythonをこれまで一度も使ったことが無い方は、Pythonの初心者向けの「Pythonコース」と「データサイエンスコース」がセットになった、「Python+データサイエンスセット」があるので、そちらの受講も検討してみてください。「Pythonコース」「データサイエンスコース」を単体で学ぶよりも安くなりますよ。

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  • これまでテックアカデミーのプログラミングのコースの学習について行けるか不安だ

このような不安がある方は、メンターによるサポート付きのテックアカデミーの無料体験でプログラミング体験をしてみることをオススメします。

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データーサイエンスとして転職したらのくらい稼げるの?

 

ひねくれ小僧
苦労してPython学んで、さらにデータサイエンスを学んだのに全くに稼げなかったら意味ないよね?
いったい、どのくらい稼げるようになるのかね?

未経験で駆け出しの状態だと、転職する会社によりますが、

だいたい月収20万を少し超えるくらいです。

 

そこから実務経験を積んでいくと、以下のような年収1000万円で仕事できるようになります。

出典:レバテックキャリアの求人例

 

 

転職後、給料明細をみたら「うわ!給料安い!!こんなはずじゃ無かった」と思うかもしれませんが、実力があがれば給料も上がります。

 

 

ひねくれ小僧
3年しても給料が上がってなかったらどうすれば良いの?

そのときは、より待遇面(高給など)がよい転職先を探すなどの対策があります。

3年後は”経験者”になっているので、より転職先を見つけやすくなります。

 

公式サイトなどの専門用語の説明

テックアカデミーの公式サイト、および、データサイエンス関連で調べごとをしているとわからない用語がたくさん出てきます。

 

この章では、データサイエンスコースではどんなことを学ぶのか、どのようなスキルが身につくのか解説します。

 

 

データサイエンスコースで学ぶことは以下のとおりです。

  • Python
  • Pandas
  • scikit-learn
  • NumPy

 

それらの技術を使って以下のものと作ります。

  • 区間推定、仮説検定による母集団の検証
    • 乱数データを用いて古典的統計解析手法を習得します。
    • 区間推定、仮説検定はデータ分析系の業務、WEBシステムのユーザ分析するときに、よく使われるものなので是非習得しておきたい知識です(筆者の体験談)。
  • 住宅価格の予測
    • 統計モデリングの基礎を習得
    • 具体的には、住宅の広さ、立地条件、築年数などの特徴(専門的には特徴量という)から価格を予測する
  • サッカーの勝敗予測
    • ポアソン回帰により一般化線形モデルの基礎を習得する

 

これらのスキルを学ぶことによって、データーサイエンティストのスタート地点に着くことができます。

 

 

ここでは用語について解説します。

いずれにおいても、実務やkaggleでよく使われる技術です。

テックアカデミーのデータサイエンスコースで学ぶ技術は、全く無駄が無いカリキュラムになっています。

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用語の説明

scikit-learn

scikit-learnは「サイキット・ラーン」と読みます。

 

機械学習でよく使われるライブラリーです。

Pythonを使って(ライブラリーなしで)機械学習の処理を書こうとすると、大学レベルの数学が必要になったり、膨大な量のコードを書くことになります。

scikit-learnは、数学の知識がなくても数十行ほどで機械学習の処理をかけてしまう優れものです。

 

 

Pandas

「パンダス」と読みます

エクセルのようにデータを扱うことができます。

エクセルだと、以下のようなことが簡単にできます。

・条件(数字が1以上などの条件)を指定してデータを表示させる

・データを並べ替える(ソート機能)

 

Pandasは、そのようなデータの処理が得意です。

Pandasもデータサイエンス(機械学習)ではよく使われます。

 

NumPy

「ナンパイ/ナムパイ」と読みます。

NumPyは、数値計算を簡単に行うためのライブラリーです。

たとえば、統計学で使われる面倒な計算を楽にしてくれます。

実務でも必ずと言って良いほど使われるので、この機会に学んでしまいましょう。

 

テックアカデミー・データサイエンスコースの料金・特徴・カリキュラムなどの基本情報

Product Image

 

テックアカデミーの特徴

 

  • 現役エンジニアから学べるオンライン型のプログラミングスクール
  • コースが多く、WEB開発、ゲーム開発(Unity)、スマホのアプリ開発、AIアプリ開発など学べる内容が多岐にわたる。
  • 講師は通過率10パーセントという狭き門の選考を通った選りすぐりの現役エンジニア
  • 在籍する講師の数が約1,000名。
  • マンツーマンメンタリングを通して、自分に合った最適なサポートが受けられる
  • カウンセリングを元に、一人一人に寄り添ったサポート内容にカスタマイズできる
  • 受講料が、リーズナブルで10万円台から学ぶことができる。
  • データサイエンスコースは、受講料の最大70%が国から給付される「専門実践教育訓練給付金」コースの対象です!

 

>>テックアカデミー・データサイエンスコースの説明会(動画)はこちらから!

 

テックアカデミー データサイエンスコースの特徴

主な学習内容 数学や統計学機械学習(AI)
受講形式 オンライン
学べるスキル(言語) 数学の知識機械学習(AI)統計学の知識Python
主な特徴 すぐに見れる説明会動画あり モチベーションが続く 無料体験会あり 現役のエンジニアがメンター 誰が教えているかわかる 転職サポートありメンタリングあり
受講期間めやす 4週間
料金めやす ¥174,900
料金の詳細
料金・専門実践教育訓練給付金の詳細

【4週間】プラン

料金:¥174,900円

 


【8週間】プラン

料金:¥229,900円

 

給付金利用した場合

元料金 講座終了 転職成功 実質支払額
¥229,900円 ¥114,950円支給! ¥45,980円支給! ¥68,970

【12週間】プラン

料金:¥284,900円

 

給付金利用した場合

元料金 講座終了 転職成功 実質支払額
¥284,900円 ¥142,450円支給! ¥56,980円支給! ¥85,470

【16週間】プラン

料金:¥339,900円

 

給付金利用した場合

元料金 講座終了 転職成功 実質支払額
¥339,900円 ¥169,950円支給! ¥67,980円支給! ¥101,970

 

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まとめ

 

今回は、

  • データサイエンスコースの受講後に転職出来るのか、
  • データサイエンスコースを受講するには、数学や統計学の前知識は必要なのか

について解説しました。

 

 

転職に成功して、実力をつけることにより、年収1000万円で働くことも可能になります。

 

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